在传统能源消耗量不断增加,环境污染日趋严重的背景下,新能源成为我国重要的能源战略。十三五期间国家依旧“主打”低碳绿色,并推行了相关文件鼓励开发新能源,大力地促进了新能源行业的发展。新能源企业数量不断增加,竞争日趋激烈,使得人们更加关注企业质量。因此,对我国新能源上市公司的财务绩效进行评价,对提高新能源发展效益、降低环境污染、建设环境友好型社会、实现人类社会可持续发展具有重要的理论意义和实践意义。为了对新能源上市公司财务绩效进行科学地评价,本文选取了沪深两市61家新能源上市公司作为研究对象。在绩效评价过程中,为了消除主观性影响,本文采用更客观科学的评价方法。首先对所选取的指标运用聚类和相关性分析进行筛选,并作为BP神经网络的输入单元;其次结合样本的特点,选取灰色关联法来确定指标权重,用综合加权法得到综合绩效值,并作为BP神经网络的输出单元期望值;最后利用BP神经网络建立绩效评价模型,并做适用性分析。根据对样本上市公司的财务绩效评价结果可知,第一,根据灰色关联法确定的反映财务绩效的五个方面评价指标的权重值可知:偿债能力对其绩效评价的影响程度占明显优势;盈利能力和成长能力占得比重相差不大、影响程度次之;其中营运能力和现金流量这两个方面还需要进一步提高。第二,通过对样本数据的训练构建模型之后,再对测试样本进行仿真来观察模型的适用性,发现绝对误差最小为0.001244,最大为0.014393,平均误差为0.0056,说明本文构建的BP神经网络是科学可行的,对其具有适用性。第三,根据上市公司综合绩效值的结果可知,在提高综合绩效时,还需要注意均衡发展,全面提高单项能力。